基于机器视觉的牛仔服装质量检测工艺研究

摘要

随着服装制造业向智能化､数字化转型,传统人工检测模式已难以满足牛仔服装大规模生产对效率与精度的双重需求｡本文针对牛仔面料纹理复杂､缺陷形态多样及对比度低等特点,开展了质量检测工艺研究｡通过分析牛仔布面的光学特性,构建了包含高分辨率线阵相机､定制光源系统及图像处理单元的硬件平台｡在算法层面,提出了基于多尺度形态学重构的图像预处理方法,结合改进的边缘检测与阈值分割算法,有效解决了背景纹理干扰与缺陷提取困难的问题｡研究重点探讨了破损､油污､色差及缝制缺陷的识别工艺流程,验证了该系统在不同光照条件下的稳定性｡结果表明,该检测工艺显著提升了缺陷识别准确率,降低了漏检率,为实现牛仔服装生产线的实时在线质检提供了可靠的技术方案｡